10.3969/j.issn.1008-0198.2022.02.008
基于改进Libra-RCNN的输电线路绝缘子识别
针对无人机航拍输电线路识别绝缘子的定位精度和稳定性较差等问题,提出一种基于ASFF金字塔网络的Libra-RCNN绝缘子检测模型.首先,使用FRN归一化层替代原BN层,消除归一化层对训练批次大小依赖,增加模型学习效率;然后在Libra-RCNN算法金字塔中引入ASFF网络结构,有效解决特征金字塔内部不一致问题;最后借助GIoU交并比替代原IoU交并比,更好精确绝缘子位置.在Insulators_Datasets绝缘子数据集中,改进Libra-RCNN模型平均准确率达94.10%,召回率达97.51%;相较原Libra-RCNN模型分别提高2.23%、2.61%,表明所提算法能稳定、有效地识别绝缘子.
绝缘子检测、Libra-RCNN模型、FRN归一化层、ASFF网络、GIoU交并比
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TP391;TM854(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金42074033
2022-05-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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